## Distribusi Spasial Kekeringan pada Perkebunan Kelapa Sawit berdasarkan Citra Landsat
Spatial Distribution of Dryness on Oil Palm Plantations Using Landsat image

## Melda Hazrina
* dan Idung Risdiyanto
Departemen Geofisika dan Meteorologi, Gedung FMIPA, IPB, Jl. Meranti Wing 19 Lv.4 Kampus IPB Darmaga, Bogor 16680
A R T I C L E I N F O

## Article history:
Received 10 May 2018 Received in revised from 28 September 2018 Accepted 2 November 2018
doi: 10.29244/j.agromet.32.2.51-61

## Keywords:
Drought index Remote sensing Soil moisture Surface temperature
Vegetation index A B S T R A C T
Peatland in Riau is commonly utilized for agricultural purposes including oil palm. This  utilization  has  influenced  on  peat  characteristics  on  the  top  soil  leading  to degraded peatland, associated drought-related fire. In this paper, we identified peat dryness  from  three  different  oil  palm  ages  using  drought  indices  proxy  to  derive information on spatial dryness. Two drought indices were used in this study including the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI) and the Crop Water Stress Index (CWSI). Our results showed that the TVDI value ranged from 0.46 to 0.92, while the CWSI value ranged from 0.18 to 0.80. The highest value of TVDI was found in 2-years old  oil  palm,  and  the  lowest  values  was  in  the  11-years  old  oil  palm.  Our  CWSI analysis confirmed this pattern that young oil palm has a high moisture stress, as many peat-soils were exposed to direct sunlight. Our findings also revealed that the TVDI and the CWSI were able to interpret soil moisture dynamics on the top layers (10 cm).

## PENDAHULUAN
Kebakaran  hutan  merupakan  salah  satu permasalahan  global  yang  sering  terjadi  pada  musim kemarau (Doerr dan Santín, 2016; Flannigan et al., 2013; Knorr et al., 2016; Turetsky et al., 2014). Dampak negatif dari kebakaran hutan terhadap lingkungan antara lain asap kebakaran (Field et al., 2016; Hayasaka et al., 2014; Henderson  dan  Johnston,  2012;  Reid  et  al.,  2016), pelepasan  stok  karbon  hutan  (Hirano  et  al.,  2014; Huijnen et al., 2016; Reddy et al., 2015), dan penurunan keragaman biodiversitas (Kelly et al., 2015; Silveira et al., 2016).  Kebakaran  hutan  sering  terjadi  pada  lahan gambut  di  wilayah  Indonesia,  terutama  pada  periode El-Niño  (Taufik  et  al.,  2017;  Yustiawati  et  al.,  2015). Lahan  gambut  di  Indonesia  sekitar  14.91  juta  hektar yang tersebar pada tiga pulau utama, yaitu Sumatera 6.44 juta hektar, Kalimantan 4.78 juta hektar, dan Papua 3.69 juta hektar (Osaki dan Tsuji, 2016).
Gambut  merupakan  jenis  tanah  kaya  bahan organik (paling sedikit 65% bahan organik), terbentuk akibat  penumpukan  vegetasi  yang  telah  mati  dan melapuk  dalam  jangka  waktu  yang  lama.  Tingkat
* Corresponding author: melda.hazrina@gmail.com
porositas lahan gambut relatif tinggi, sehingga mampu menyimpan  air  lebih  banyak  dibanding  dengan  jenis tanah  yang  lain.  Ciri  khas  gambut  yaitu  bersifat irreversible  drying .  Sifat  ini  sangat  rentan  terhadap kekeringan  dan  kebakaran,  karena  sekali  mengalami kekeringan,  maka  tidak  dapat  kembali  mengikat  air (Nursyamsi et al., 2016; Thorburn dan Kull, 2015).
Identifikasi  wilayah  lahan  gambut  yang  ber- potensi  terbakar  atau  mengalami  kekeringan  dapat dilakukan  dengan  metode  penginderaan  jauh (AghaKouchak et al., 2015; Bai et al., 2017; Zhang dan Jia, 2013). Metode ini dapat memberikan kemudahan dalam  mengidentifikasi  kejadian  kekeringan  lahan pada wilayah yang luas menggunakan data citra satelit. Nilai spectral  radiance setiap  data  citra  satelit  dapat dikombinasikan untuk mendapatkan informasi potensi kekeringan  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  indeks. Indeks kekeringan sangat bervariasi berdasarkan band yang  digunakan  untuk  penyusunan  nilai  indeks tersebut.  Indeks  kekeringan  yang  umum  digunakan antara  lain Normalized  Difference  Vegetation  Index (NDVI) (Dutta et al., 2015; Mu et al., 2012), Normalized Difference Water Index (NDWI) (Campos et al., 2012; Gu
et  al.,  2007), Temperature  Vegetation  Dryness  Index (TVDI)  (Liang  et  al.,  2014;  Sandholt  et  al.,  2002),  dan Crop Water Stress Index (CWSI) (Bai et al., 2017; Çolak et  al.,  2015).  Penggunaan  indeks  tersebut  tergantung pada  tujuan  dari  kegiatan  penelitian.  Pada  studi  ini indeks TVDI dan CWSI akan coba diaplikasikan untuk menilai  kekeringan  pada  lahan  gambut  tropis, mengingat aplikasi kedua indeks tersebut masih jarang dilakukan untuk gambut Indonesia.
Nilai  TVDI  merupakan  salah  satu  indikator kekeringan  yang  dikembangkan  pertama  kali  untuk lahan  pertanian  (Bai  et  al.,  2017).  TVDI  dihitung berdasarkan  selisih  nilai  suhu  permukaan  (Ts)  ketika kondisi  basah  dan  kondisi  kering  pada  tiap  tutupan lahan  (nilai  indeks  vegetasi  tertentu),  sehingga  dapat memberikan  informasi  perkiraan  kekeringan  dalam skala regional (Chen et al., 2011; Sandholt et al., 2002). Sedangkan  CWSI  merupakan  indeks  kekeringan  yang diturunkan  dari  komponen  neraca  energi  atau  besar fraksi evapotranspirasi yang terjadi di suatu lahan. Nilai CWSI  yang  disusun  dari  komponen  neraca  radiasi, diperoleh  dari  perbandingan  fluks  bahang  laten  (LE) terhadap selisih radiasi netto (Rn) dengan fluks bahang tanah  (G)  (Cammalleri  et  al.,  2013;  Sun  et  al.,  2005). Sedangkan  nilai  CWSI  dengan  komponen  fraksi evapotranspirasi, diperoleh dari perbandingan evapo-
transpirasi  aktual  terhadap  evapotranspirasi  potensial yang diukur pada kondisi lingkungan yang sama.
Penelitian  ini  menggunakan  data  lapang  yang diambil  dari  area  perkebunan  kelapa  sawit  di Kabupaten  Rokan  Hilir,  Provinsi  Riau.  Pada  area tersebut sering mengalami kekeringan dan kebakaran lahan,  yang  berakibat  pada  penurunan  produktivitas kelapa sawit. Berdasarkan kajian yang lalu, citra satelit dapat  bermanfaat  untuk  mendeteksi  kekeringan, sehingga aplikasi data citra tersebut sangat relevan dan bermanfaat untuk mendukung perkebunan sawit yang berkelanjutan. Penelitian ini  bertujuan (i)  mengidenti- fikasi  sebaran  potensi  kekeringan  berdasarkan perhitungan  TVDI  dan  CWSI  dengan  memanfaatkan data  citra  satelit  Landsat  8,  dan  (ii)  membandingkan kedua  indeks  kekeringan  dengan  data  observasi kelembaban tanah di wilayah kajian.

## METODE PENELITIAN

## Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  lapang  dari perkebunan kelapa sawit di Kabupaten Rokan Hilir, Riau (Gambar 1). Pengambilan data lapang dilakukan pada bulan April dan Mei 2018.
Gambar 1 Lokasi pengambilan data lapang di perkebunan kelapa sawit Kabupaten Rokan Hilir, Riau. Sebanyak 18 titik pengamatan dibuat di lapang untuk pengambilan data tanah dan cuaca. Pengukuran dilakukan pada dua jenis kematangan gambut (hemik-bentuk belah ketupat, saprik-bentuk lingkaran), dan tiga kelas umur tanaman (2 tahun-hijau, 5 tahun-biru, 11 tahun-merah).

## Bahan Penelitian
Bahan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berupa  data  sekunder,  yaitu  citra  satelit  Landsat  8 OLI/TIRS  path/row  127/59  dengan  tanggal  akuisisi  6 Mei  2018.  Data  tersebut  tersedia online melalui: http://earthexplorer.usgs.gov/ .  Kemudian  data  lapang dari  18  titik  pengamatan  tanah  dan  cuaca  yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1 Variabel  yang  diukur  di  lapang  pada  18  titik pengamatan.
Data Satuan Suhu Permukaan ( 0 C) Kelembaban relatif (%) Suhu udara ( 0 C) Suhu tanah ( 0 C) Kecepatan angin (m/s) Kelembaban tanah (% volume)

## Pengambilan Data Lapang
Pengambilan  data  observasi  di  wilayah  kajian menggunakan  metode purposive  sampling ,  sehingga diharapkan  sampel  mampu  mewakili  kondisi  lahan. Instrumen  yang  digunakan  dalam  kegiatan  lapang disajikan  pada  Tabel  2.  Sampel  data  lapang  dibagi
berdasarkan  dua  tingkat  kematangan  gambut,  yaitu gambut saprik dan hemik, dan menurut tiga jenis umur tanam, yaitu 2 tahun, 5 tahun, dan 11 tahun (Gambar 1). Data setiap kombinasi jenis kematangan gambut dan umur  kelapa  sawit  dihasilkan  dari  tiga  lokasi/titik pengamatan. Pengamatan dilakukan pada tiga waktu, yaitu pagi (07.00-10.00), siang (12.00-15.00), dan sore (15.00-18.00). Suhu dan kelembaban tanah diukur pada empat kedalaman berbeda meliputi 5 cm, 10 cm, 20 cm, dan  30  cm.  Untuk  mendapatkan  suhu  permukaan, pengukuran dilakukan pada 0 cm (permukaan tanah).

## Pengolahan Data Citra Satelit
Tahapan  pengolahan  data  citra  terdiri  atas:  (i) Menentukan  area  citra  yang  sesuai  dengan  wilayah kajian.  Proses  ini  dapat  meliputi cropping citra sehingga ukuran file data lebih kecil dan memudahkan proses  pengolahan;  (ii)  Melakukan  klasifikasi  tutupan lahan  dengan  metode  klasifikasi  terbimbing,  dengan training area pada tiap jenis tutupan lahan. Penelitian ini mengklasifikasikan wilayah kajian menjadi tiga jenis tutupan lahan, yaitu kelapa sawit berumur  2 tahun, 5 tahun  dan  11  tahun.  (iii)  Menghitung  nilai  indeks kekeringan dengan metode TVDI dan CWSI.
Tabel 2 Alat pengambilan data lapang. Peralatan Kegunaan Peralatan navigasi dan orientasi GPS Menentukan titik sampel yang digunakan. Peralatan pengukuran Infrared Thermometer Mengukur suhu permukaan di titik pengamatan. AWS ( Automatic Weather Station ) Mengukur iklim global di lokasi pengamatan. Soil Moisture Mengukur kelembaban tanah Thermokopel Mengukur suhu tanah. Penurunan parameter fisik data citra Landsat 8 1. Konversi Digital Number menjadi Spectral
Radiance
Nilai  Digital Number (DN)  data  satelit  dapat dikonversi  menjadi Spectral  Radiance (L λ )  dengan menggunakan Persamaan (1) (USGS, 2016).
L λ =M L . Q cal + A L (1)
dimana L λ adalah spectral radiance (Wm -2 sr -1 μ m -1 ), M L adalah radiance  multiplicative  scaling  band ke-i,  Qcal merupakan  nilai digital  number  band ke-i,  dan  A L adalah radiance  additive  scaling  band ke-i.  L λ digunakan untuk menghitung suhu kecerahan, radiasi gelombang pendek yang keluar (Rs out), dan albedo ( α ).

## 2. Perhitungan Suhu Permukaan (TS)
Suhu  kecerahan  atau Brightness  Temperature (T B )  adalah  intensitas  radiasi  termal  yang  diemisikan
sebuah objek dalam satuan suhu, dan dapat dihitung menggunakan  Persamaan  (2).  Nilai-nilai thermal constant tersedia  dalam  metadata  Satelit  Landsat  8 (USGS, 2016).
T B = K2 ln( K1 L λ +1) (2)
dimana  T B adalah  suhu  kecerahan  (K),  nilai  konstanta kalibrasi spectral radiance (K1) band 10 = 774.89 (Wm - 2 sr -1 μ m -1 )  dan  konstanta  kalibrasi  suhu  absolut  (K2) band 10  =  1321.08  K.  Nilai  K1  dan  K2  pada band 11 masing-masing  adalah  480.88  (Wm -2 sr -1 μ m -1 )  dan 1201.14  K.  Nilai  T B digunakan  untuk  menduga  suhu permukaan (TS), yaitu suhu yang terukur pada bagian permukaan suatu objek. Ts dihitung dengan Persamaan (3) (USGS, 2016).
T S = TB (1+ λ TB δ ln ε ) (3)
dimana TS suhu permukaan (K), TB suhu kecerahan (K), λ panjang  gelombang  emisi  radiasi  (11.5 μ m), δ diperoleh  dari  perhitungan hc/ σ , h  konstanta  Planck (6.626 x 10 -34 Js), c kecepatan cahaya (2.98 x 10 -23 JK -1 ), σ konstanta Stefan Boltzman (1.38 x 10 -23 JK -1 ), dan ε emisivitas.
3. Perhitungan Fluks Bahang Tanah (G)
Nilai  fluks  bahang  tanah  adalah  fungsi  dari radiasi  netto,  suhu  permukaan,  albedo,  dan  indeks kehijauan  (NDVI).  Fluks  bahang  tanah  dapat  dihitung dengan Persamaan (4) (Wiweka, 2014).
G Rn = Ts α (0.0038 α +0.0074 α 2 )(1-0.98NDVI 4 ) (4)
4. Perhitungan Fluks Bahang Terasa (H)
Fluks  bahang  terasa  adalah  fungsi  dari  kom- ponen-komponen  neraca  energi  permukaan  dan bowen  ratio (Wiweka,  2014).  Fluks  bahang  terasa dihitung dengan menggunakan Persamaan (5). Nilai β untuk wilayah pemukiman 4, badan air 0.11 (Wiweka, 2014), semak 0.93, dan hutan 0.23 (Fisch et al., 2004).
H= β (Rn-G) 1+ β (5)
5. Perhitungan Fluks Bahang Laten (LE)
Fluks bahang laten adalah jumlah energi radiasi matahari  yang  digunakan  untuk  menguapkan  air  ke atmosfer.  Fluks  bahang  laten  dihitung  menggunakan Persamaan (6) (Wiweka, 2014).
LE = Rn - H - G (6) 6. Perhitungan Temperature Vegetation Dryness
Index (TVDI)
Perhitung  nilai  TVDI  menggunakan  Persamaan (7) (Gao et al. 2011; Chen et al. 2011; Du et al. 2017). Nilai  TVDI berkisar antara  0 hingga 1 (Sandholt et al. 2002).  TVDI  bernilai  1  merupakan  tepi  kering  yang menunjukkan  akses  air  terbatas  atau  tidak  adanya penguapan dari tanah dan TVDI bernilai 0 merupakan tepi  basah  yang  menunjukkan  evapotranspirasi maksimum dan akses air yang tidak terbatas.
TVDI = TS-TSmin TSmax- TSmin (7)
dimana  TS  merupakan  suhu  permukaan  spasial  dari pengukuran  data  satelit;  TS min dan  Ts max adalah  suhu permukaan  minimum  dan  maksimum  pada  tutupan lahan tertentu.
7. Perhitungan Crop Water Stress Index (CWSI) Nilai  CWSI  adalah  fungsi  perbandingan  evapo- transpirasi aktual terhadap evapotranspirasi potensial, atau  perbandingan  fluks  bahang  laten  (LE)  terhadap selisih radiasi netto (Rn) dengan fluks bahang tanah (G)
(Sun et al., 2005). CWSI dapat dihitung menggunakan Persamaan (8).
CWSI = 1- 𝐸𝑇𝑎 𝐸𝑇𝑝 ≈1- LE Rn-G (8)
dimana ETp evapotranspirasi potensial (mm hari -1 ), ETa evapotranspirasi potensial (mm hari -1 ), LE fluks bahang laten (Wm -2 ), Rn radiasi  netto  (Wm -2 ), G fluks  bahang tanah (Wm -2 ).

## Perhitungan nilai evapotranspirasi potensial
Food  and  Agriculture  Organization (FAO) merekomendasikan  metode  Penman-Monteith  untuk menentukan evapotranspirasi potensial (ETp). Nilai ETp merupakan  fungsi  dari  parameter-parameter  cuaca, dan dapat dihitung dengan Persamaan (9) (Allen et al., 1998).
ETp = 0.408 ∆ ( Rn-G ) + γ 900 T+273 u2 (es-ea) ∆ + γ (1+0.34 u2) (9) Dimana: ETp : Evapotranspirasi potensial (mm hari -1 ) LE
: Fluks bahang laten (MJ m -2 hari -1 )
Rn
: Radiasi netto (MJ m -2 hari -1 )
G : Fluks bahang tanah (MJ m -2 hari -1 ) ∆ : Gradien tekanan uap air jenuh terhadap suhu udara (kPa ⁰ C -1 ) γ : Konstanta psikrometri (kPa ⁰ C -1 )
u_2
: Kecepatan angin (m/s)
e a -e s : Defisit tekanan uap air (kPa) T : Suhu udara ( ⁰ C)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kondisi Lingkungan Fisik Wilayah Kajian
Wilayah kajian terletak di Kabupaten Rokan Hilir, Provinsi Riau, dengan ketinggian kurang dari 50 m di atas permukaan laut. Jenis tanah wilayah kajian adalah tanah gambut. Tingkat kematangan gambut di wilayah kajian  terdiri  atas  hemik,  dan  saprik.  Tanaman  kelapa sawit  dengan  tumbuhan  liar  jenis  pakis  dan Leguminous  Cover  Crop (LCC)  mendominasi  tutupan vegetasi  di  wilayah  kajian.  Tutupan  lahan  di  wilayah kajian dibagi menjadi lahan kelapa sawit umur 2 tahun, 5 tahun, 11 tahun, badan air, dan perumahan. Wilayah kajian  beriklim  tropis  dengan  suhu  udara  berkisar antara  22–36 0 C  dan  rata-rata  kelembaban  udara sebesar 77%.

## Suhu Tanah dan Kelembaban Tanah
Hasil pengukuran suhu tanah pada kedalaman 5 cm, 10 cm, 20 cm, dan 30 cm dalam rentang waktu pagi hingga sore hari masing masing berkisar antara 21.5- 36.3 0 C,  20.9-34.7 0 C,  19-33.1 0 C,  dan  24.5-33.8 0 C. Perubahan  suhu  tanah  terhadap  kedalaman  untuk
tingkat  kematangan  hemik  dan  saprik  memiliki  pola yang hampir sama pada kelapa sawit umur 2, 5, dan 11 tahun.
Suhu  tanah  cenderung  mengalami  penurunan setiap  bertambahnya  kedalaman  tanah.  Pengaruh cuaca  yang  terjadi  di  permukaan  tanah  semakin berkurang.  Radiasi  matahari  dan  curah  hujan teridentifikasi menjadi faktor yang paling berpengaruh terhadap  suhu  tanah.  Semakin  tinggi  nilai  radiasi matahari  yang  diterima  oleh  permukaan  tanah,  maka suhu tanah akan meningkat, sedangkan semakin tinggi curah  hujan,  akan  diikuti  dengan  penurunan  suhu tanah. Tutupan vegetasi berpengaruh terhadap jumlah radiasi  matahari  yang  diterima  permukaan  tanah, semakin rapat tutupan vegetasi maka semakin rendah radiasi  yang  sampai  kepermukaan  tanah.  Suhu  tanah mengalami  penurunan  di  kedalaman  tanah  10  cm dengan  rata-rata  penurunan  suhu  sebesar  1 ⁰ C. Sedangkan  pada  kedalaman  tanah  lebih  dari  10  cm, suhu tanah cenderung konstan untuk tanaman kelapa
sawit umur 2 dan 11 tahun, sedangkan pada tanaman kelapa sawit umur 5 tahun cenderung meningkat.
Pola kelembaban tanah memiliki sifat kebalikan dari  suhu  tanah,  semakin  tinggi  suhu  tanah,  ke- lembaban tanah akan berkurang (Gambar 2). Rata-rata kelembaban  tanah  (%  volume)  pada  tanaman  kelapa sawit  umur  2  tahun,  5  tahun,  dan  11  tahun  masing- masing sebesar 48%, 47%, dan 47% volume. Perubahan kelembaban  tanah  terhadap  kedalaman  pada  kelapa sawit umur 2 tahun, 5 tahun dan 11 tahun untuk tingkat kematangan hemik dan saprik memiliki pola yang sama.
Suhu  tanah  dan  kelembaban  tanah  berkaitan satu sama lain dan memiliki besar nilai yang berbeda pada setiap kedalaman tanah. Menurut Karamina et al., (2017), suhu tanah dipengaruhi oleh dua faktor, yaitu faktor  eksternal  (radiasi  matahari,  curah  hujan, kecepatan  angin,  dan  kelembaban  udara)  dan  faktor internal  (kadar  air  tanah,  struktur  tanah,  kandungan bahan  organik,  dan  pH  tanah).  Faktor-faktor  tersebut menyebabkan variasi suhu tanah secara diurnal (harian), dan variasi kelembaban tanah.
Gambar 2 Variasi nilai kelembaban tanah dan suhu tanah terhadap kedalaman tanah pada jenis gambut hemik dan saprik di lahan pertanaman kelapa sawit umur 2 tahun, 5 tahun, dan 11 tahun.
Pola  kelembaban  tanah  juga  dipengaruhi  oleh interaksi tanaman dengan tanah (Garcia-Estringana et al., 2013). Semakin padat tutupan vegetasi, kelembaban tanah  akan  meningkat.  Hasil  penelitian  Zheng  et  al., (2015)  menunjukkan  kelembaban  tanah  pada kedalaman 10 cm untuk tutupan vegetasi semak lebih rendah  dibandingkan  tutupan  vegetasi  pohon  pinus dan pohon ek. Kelembaban tanah  meningkat dengan penambahan  kedalaman.  Hal  ini  disebabkan  oleh adanya  proses  evaporasi  yang  terjadi  dipermukaan
tanah.  Rata  –  rata  kelembaban  tanah  di  hutan  rawa gambut tropis pada kedalaman 0 cm, 50 cm dan 100 cm masing-masing adalah 577 %massa, 891 %massa, dan 1070 %massa (Nuruddin et al., 2006).

## Perbandingan  Hasil  Estimasi  Suhu  Permukaan dengan Data Pengukuran Lapang
Ts  memiliki  pola  yang  sama  untuk  semua  jenis kombinasi  pengukuran  (Tabel  3).  Ts  mengalami peningkatan  pada  pagi–siang  hari  kemudian  me-
ngalami  penurunan  pada  siang  sampai  sore.  Nilai  Ts bervariasi  di  setiap  umur  tanaman  kelapa  sawit  dan tingkat  kematangan  gambut.  Nilai  Ts  tanah  gambut pada tingkat kematangan saprik lebih rendah dari pada hemik. Rata-rata Ts tertinggi terdapat di tanah hemik dengan kelapa sawit umur 2 tahun sebesar 39.6 ⁰ C dan terendah  terdapat  di  tanah  saprik  pada  kelapa  sawit umur 5 tahun sebesar 27.8 ⁰ C.
Tutupan  vegetasi  dan  sedikit  tanaman  LCC menyebabkan  jumlah  radiasi  matahari  yang  diterima menjadi lebih besar dibandingkan dengan kelapa sawit
umur 5 dan 11 tahun. Jaya (2007) dalam Jauhiainen et al.,  (2014)  beberapa  wilayah  di  Kalimantan  Tengah dengan  tutupan  lahan  berbeda  menunjukkan  bahwa pengurangan tutupan vegetasi mampu meningkatkan rata-rata suhu tanah, yaitu 22.9 ⁰ C untuk hutan gambut, 26.7 ⁰ C  hutan  yang  rusak,  dan  30.2 ⁰ C  untuk  lahan pertanian  terbuka.  Rata-rata  suhu  tanah  pada kedalaman 5 cm untuk tanaman Acacia crassicarpa siap panen sebesar 26.6 ⁰ C, sedangkan untuk wilayah yang sudah  ditebang  dan  ditanam  ulang  sebesar  27.3 ⁰ C (Jauhiainen et al., 2014).
Tabel 3 Variasi suhu permukaan lahan gambut pada kisaran waktu pagi, siang, dan sore hari.
Kematangan gambut Umur kelapa sawit (Tahun) Pagi ( ⁰ C) Siang ( ⁰ C) Sore ( ⁰ C) Saprik 2 32.4 35.6 31.9 5 23.3 35.5 29.1 11 31.1 37.9 34.1 Hemik 2 32.7 45.9 40.3 5 35.4 36.6 30.6 11 29.4 33.8 33.0
Pengolahan  data  citra  satelit  menghasilkan sebaran suhu permukaan secara spasial pada wilayah kajian (Gambar 4a). Suhu permukaan rata-rata wilayah kajian untuk tutupan lahan kelapa sawit umur 2, 5 dan 11  tahun  di  tanah  gambut  saprik,  masing-masing adalah 22.9 ⁰ C, 22.4 ⁰ C, dan 21.5 ⁰ C.  Sedangkan tanah gambut hemik 22.3 ⁰ C, 22.1 ⁰ C, dan 21.8 ⁰ C. Kondisi area kelapa  sawit  umur  2  tahun  untuk  kedua  jenis kematangan  gambut  memiliki  nilai  suhu  permukaan yang  tinggi  berdasarkan  hasil  pengukuran  langsung maupun hasil pengolahan citra satelit.
Suhu  permukaan  hasil  pengolahan  citra  me-miliki korelasi  positif  dengan  suhu  permukaan  hasil pengukuran  lapang.  Hal  ini  ditunjukkan  oleh  gradien kemiringan garis regresi linier pada scatter plot bernilai positif (Gambar 4b). Kekuatan hubungan antara kedua data  ditunjukkan  oleh  nilai  r  sebesar  0.67.  Suhu permukaan  hasil  pengolahan  citra  Landsat  8  lebih rendah dari hasil pengukuran lapang dengan koefisien determinan (R 2 ) sebesar 0.43. Hal ini disebabkan oleh pengambilan  data  secara in  situ dilakukan  pada  hari dan kondisi cuaca yang berbeda.
Gambar 3 Hasil estimasi suhu permukaan dari citra Landsat 8. (a) Sebaran nilai suhu permukaan di wilayah kajian (gradasi warna kuning-merah menunjukkan variasi suhu rendah-tinggi). (b) Perbandingan nilai estimasi terhadap nilai observasi suhu permukaan, menunjukkan hubungan linier antara kedua variabel (garis biru adalah garis regresi linier sederhana).

## Crop Water Stress Index (CWSI)
CWSI adalah indeks kekeringan yang diturunkan dari komponen neraca energi. Sebaran nilai CWSI pada wilayah  kajian  sebesar  0.18  –  0.80  (Gambar  7a).  Nilai CWSI pada tanaman sawit umur 2 tahun dan 5 tahun
memiliki  rentang  nilai  CWSI  sebesar  0.32  –  0.56  dan 0.19  –  0.73,  sedangkan  pada  tanaman  sawit  umur  11 tahun memiliki nilai CWSI yang seragam yaitu sebesar 0.19.    Sebaran  CWSI  bervariasi  pada  masing-masing umur tanaman kelapa sawit (Gambar  7b). Keragaman
tertinggi teridentifikasi pada sawit umur 5 tahun. Nilai rata-rata  CWSI untuk tanaman sawit umur 2 tahun,  5
tahun, dan 11 tahun berturut-turut sebesar 0.44, 0.37, dan 0.19.
Gambar 4 Hasil perhitungan nilai CWSI. (a) Sebaran nilai CWSI secara spasial, dan (b) sebaran nilai setiap umur sawit di wilayah kajian menggunakan citra Landsat 8.
Nilai rata-rata ETp pada kelapa sawit umur 2, 5, dan  11  tahun  masing-masing  sebesar  5.4  mm/hari,  5 mm/hari, dan 5.2 mm/hari. Nilai CWSI memiliki hubu- ngan searah dengan ETp, yaitu semakin tinggi ETp akan diikuti dengan peningkatan nilai CWSI. Nilai ETp rata- rata perkebunan kelapa sawit di wilayah kajian sebesar 5  mm/hari.  Hal  yang  sama  juga  dinyatakan  pada penelitian Harahap dan Darmosarkoro (1999).

## Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI)
Nilai  TVDI  pada  wilayah  kajian  secara  spasial berkisar  antara  0.46  –  0.92  (Gambar  5a).  Nilai  TVDI
tertinggi teridentifikasi pada area kelapa sawit umur 2 tahun.  Ekstraksi  nilai  TVDI  pada  wilayah  kajian  untuk tanaman  sawit  umur  2  tahun,  5  tahun,  dan  11  tahun berkisar  antara  0.73-0.83,  0.75-0.79,  dan  0.70-0.73 (Gambar  5b).  Rata-rata  nilai  TVDI  mengalami  penu- runan  tiap  bertambahnya  umur  tanaman.  Bagian no data merupakan tutupan awan pada data citra satelit landsat yang digunakan. Tutupan awan mengakibatkan bias yang tinggi pada data hasil pengolahan, sehingga perlu dihilangkan.
Gambar 5 Hasil perhitungan nilai TVDI. (a) Sebaran nilai TVDI secara spasial, dan (b) sebaran nilai setiap umur sawit di wilayah kajian menggunakan citra Landsat 8
Sebaran  nilai  TVDI  bervariasi  pada  masing- masing  kondisi  kelapa  sawit.  TVDI  tidak  menyebar normal  dan  tidak  terdapat  nilai  ekstrem  (outliers). Lahan kelapa sawit umur 11 tahun memiliki keragaman nilai yang paling rendah, dengan selisih nilai maksimum
dan nilai minimum yaitu sebesar 0.3. Keragaman TVDI tertinggi ada di lahan kelapa sawit umur 2 tahun. Nilai rata-rata  TVDI  untuk  tanaman  sawit  umur  2  tahun,  5 tahun  dan  11  tahun  mendekati  nilai  median  masing- masing, yaitu 0.78, 0.76, dan 0.71.
Perbandingan  Indeks  Kekeringan  dengan  Kelem- baban Tanah
Nilai  CWSI  dan  TVDI  memiliki  pola  yang cenderung  sama  dalam  menggambarkan  kondisi kekeringan.  Semakin  tinggi  nilai  indeks  kekeringan pada  suatu  area,  menunjukkan  kondisi  area  yang semakin  kering.  Kedua  nilai  indeks  kekeringan menunjukkan  kondisi  yang  lebih  kering  terjadi  pada area tanaman sawit umur 2 tahun.
Selain  itu,  nilai  korelasi  (r)  CWSI  terhadap kelembaban tanah kedalaman 5 cm, 10 cm, 20 cm, dan 30 cm masing-masing sebesar 0.06, 0.22, 0.05, dan 0.04 (Gambar  8).  Koefisien  determinasi  (R 2 )  tertinggi ditunjukkan pada kedalaman 10 cm yaitu sebesar 0.05. Hal ini menunjukkan bahwa CWSI untuk wilayah kajian berkorelasi  kuat  pada  kedalaman  10  cm.  Bai  et  al., (2017)  menunjukkan  nilai  korelasi  indeks  kekeringan
pada kedalaman 10 cm lebih baik  dari kedalaman 20 cm.  Sedangkan  nilai  korelasi  (r)  TVDI  terhadap kelembaban tanah kedalaman 5 cm, 10 cm, 20 cm, dan 30 cm masing-masing sebesar 0.5, 0.52, 0.17, dan 0.3 (Gambar 6).
Nilai CWSI cenderung lebih rendah daripada nilai TVDI  untuk  setiap  titik  lokasi  pengambilan  data. Penelitian  Bai  et  al.,  (2017)  menunjukkan  bahwa rendahnya nilai CWSI dipengaruhi oleh lahan pertanian irrigasi. Lokasi pengambilan data berada pada kisaran 110 - 200 m dari kanal diduga menyebabkan nilai CWSI pada  wilayah  kajian  bernilai  lebih  rendah.  Hubungan nilai TVDI dan CWSI pada setiap titik di wilayah kajian adalah  positif  dengan  nilai  R 2 sebesar  0.28.  Nilai  r sebesar 0.53 menunjukkan kekuatan hubungan kedua indeks relatif kuat, hal ini seperti yang dihasilkan oleh Bai et al., (2017).
Gambar 6 Perbandingan nilai korelasi antara indeks kekeringan terhadap nilai kelembaban tanah pada setiap level kedalaman tanah.

## KESIMPULAN
Suhu  tanah  dan  kelembaban  tanah  memiliki pola yang berbeda terhadap variasi kedalaman tanah. Setiap  pertambahan  kedalaman  tanah,  suhu  tanah cenderung  menurun  sedangkan  kelembaban  tanah cenderung meningkat hingga konstan pada kedalaman tertentu.  Nilai  kedua  parameter  dipengaruhi  oleh radiasi  matahari,  curah  hujan,  tutupan  vegetasi  dan tingkat  kematangan  gambut.  Suhu  tanah  tertinggi terdapat pada lahan kelapa sawit umur 2 tahun dengan tutupan vegetasi yang rendah dan kelembaban tanah tertinggi juga terdapat pada area kelapa sawit berumur 2 tahun dengan tutupan vegetasi tumbuhan pakis dan LCC yang padat.
Wilayah  kajian  terbagi  menjadi  3  jenis  umur sawit,  yaitu  2  tahun,  5  tahun,  dan  11  tahun.  Indeks kekeringan TVDI dan CWSI memiliki korelasi kuat dan
mampu  menggambarkan  kondisi  kekeringan  lahan gambut di wilayah kajian. Kedua indeks menunjukkan sebaran  nilai  tertinggi  secara  spasial  terdapat  pada kondisi  kelapa  sawit  berumur  2  tahun.  Nilai  indeks tertinggi  terdapat  pada  wilayah-wilayah  dengan tingkat kepadatan vegetasi yang rendah atau wilayah tanah  kosong,  sedangkan  untuk  wilayah  dengan tingkat vegetasi yang tinggi memiliki nilai indeks yang rendah.    Korelasi  TVDI  terhadap  kelembaban  tanah lebih  kuat  dari  pada  korelasi  CWSI  terhadap kelembaban  tanah.  Korelasi  TVDI  dan  CWSI  terhadap kelembaban tanah tertinggi pada kedalaman 10 cm.

## DAFTAR PUSTAKA
AghaKouchak, A., Farahmand, A., Melton, F.S., Teixeira, J., Anderson, M.C., Wardlow, B.D., Hain, C.R., 2015. Remote sensing of drought: Progress, challenges
and  opportunities.  Reviews  of  Geophysics  53, 452–480. https://doi.org/10.1002/2014RG000456 Allen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D., Smith, M., 1998. Crop Evapotranspiration-Guidelines  for  Computing Crop  Water  Requirements  (No.  No.  56).  FAO, Rome, Italy.
Bai, J., Yu, Y., Di, L., 2017. Comparison between TVDI and CWSI for drought monitoring in the Guanzhong Plain, China. Journal of Integrative Agriculture 16,
389–397.
https://doi.org/10.1016/S2095- 3119(15)61302-8 BAI, J., YU, Y., Di, L., 2017. Comparison between TVDI and  CWSI  for  drought  monitoring  in  the
Guanzhong  Plain,  China.  Journal  of  Integrative Agriculture 16, 389–397. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(15)61302-8
Cammalleri,  C.,  Rallo,  G.,  Agnese,  C.,  Ciraolo,  G.,
Minacapilli, M., Provenzano, G., 2013. Combined use of eddy covariance and sap flow techniques for  partition  of  ET  fluxes  and  water  stress assessment  in  an  irrigated  olive  orchard. Agricultural  Water  Management  120,  89–97. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2012.10.003 Campos,  J.C.,  Sillero,  N.,  Brito,  J.C.,  2012.  Normalized difference  water  indexes  have  dissimilar performances  in  detecting  seasonal  and permanent water in the Sahara–Sahel transition zone.  Journal  of  Hydrology  464–465,  438–446. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2012.07.042 Chen,  J.,  Jiang,  H.,  Mao,  L.,  Yu,  Z.,  Whang,  C.,  2011.
Estimating  soil  moisture  using  Temperature– Vegetation Dryness Index (TVDI) in the Huang- huai-hai  (HHH)  plain.  International  Journal  of Remote Sensing 32, 1165–1177. https://doi.org/10.1080/01431160903527421 Çolak, Y.B., Yazar, A., Çolak, İ ., Akça, H., Duraktekin, G.,
2015.  Evaluation  of  Crop  Water  Stress  Index (CWSI)  for  Eggplant  under  Varying  Irrigation Regimes  Using  Surface  and  Subsurface  Drip Systems.  Agriculture  and  Agricultural  Science Procedia 4, 372–382. https://doi.org/10.1016/j.aaspro.2015.03.042 Doerr,  S.H.,  Santín,  C.,  2016.  Global  trends  in  wildfire and its impacts: perceptions versus realities in a changing  world.  Philosophical  Transactions  of the  Royal  Society  B:  Biological  Sciences  371, 20150345. https://doi.org/10.1098/rstb.2015.0345 Dutta, D., Kundu, A., Patel, N.R., Saha, S.K., Siddiqui, A.R., 2015.  Assessment  of  agricultural  drought  in Rajasthan  (India)  using  remote  sensing  derived Vegetation  Condition  Index  (VCI)  and Standardized  Precipitation  Index  (SPI).  The
Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 18, 53–63. https://doi.org/10.1016/j.ejrs.2015.03.006 Field, R.D., van der Werf, G.R., Fanin, T., Fetzer, E.J., Fuller, R.,  Jethva,  H.,  Levy,  R.,  Livesey,  N.J.,  Luo,  M.,
Torres,  O.,  Worden,  H.M.,  2016.  Indonesian  fire activity  and  smoke  pollution  in  2015  show persistent  nonlinear  sensitivity  to  El  Niño- induced  drought.  Proc  Natl  Acad  Sci  USA  113, 9204. https://doi.org/10.1073/pnas.1524888113 Fisch, G., Tota, J., Machado, L.A.T., Silva Dias, M.A.F., da
F. Lyra, R.F., Nobre, C.A., Dolman, A.J., Gash, J.H.C.,
2004.  The  convective  boundary  layer  over pasture and forest in Amazonia. Theoretical and Applied Climatology 78, 47–59. https://doi.org/10.1007/s00704-004-0043-x
Flannigan, M., Cantin, A.S., de Groot, W.J., Wotton, M.,
Newbery,  A.,  Gowman,  L.M.,  2013.  Global wildland fire season severity in the 21st century. Forest  Ecology  and  Management  294,  54–61. https://doi.org/10.1016/j.foreco.2012.10.022 Garcia-Estringana,  P.,  Latron,  J.,  Llorens,  P.,  Gallart,  F., 2013.  Spatial  and  temporal  dynamics  of  soil moisture  in  a  Mediterranean  mountain  area (Vallcebre, NE Spain). Ecohydrology 6, 741–753. https://doi.org/10.1002/eco.1295
Gaveau, D.L.A., Salim, M.A., Hergoualc’h, K., Locatelli, B., Sloan, S., Wooster, M., Marlier, M.E., Molidena, E., Yaen, H., DeFries, R., Verchot, L., Murdiyarso, D., Nasi,  R.,  Holmgren,  P.,  Sheil,  D.,  2014.  Major atmospheric  emissions  from  peat  fires  in Southeast  Asia  during  non-drought  years: evidence from the 2013 Sumatran fires. Scientific Reports 4, 6112.
Gu, Y., Brown, J.F., Verdin, J.P., Wardlow, B., 2007. A five- year  analysis  of  MODIS  NDVI  and  NDWI  for grassland  drought  assessment  over  the  central Great  Plains  of  the  United  States.  Geophysical Research Letters 34. https://doi.org/10.1029/2006GL029127 Harahap,  I.,  Darmosarkoro,  W.,  1999.  Pendugaan kebutuhan air untuk pertumbuhan kelapa sawit di lapang dan aplikasinya dalam pengembangan sistem  irigasi.  Jurnal  Penelitian  Kelapa  Sawit  7, 87–104.
Hayasaka, H., Noguchi, I., Putra, E.I., Yulianti, N., Vadrevu,
K., 2014. Peat-fire-related air pollution in Central Kalimantan,  Indonesia.  Environmental  Pollution 195, 257–266. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2014.06.031
Henderson,  S.B.,  Johnston,  F.H.,  2012.  Measures  of forest fire smoke exposure and their associations with  respiratory  health  outcomes.  Current Opinion in Allergy and Clinical Immunology 12.
Hirano, T., Kusin, K., Limin, S., Osaki, M., 2014. Carbon dioxide  emissions  through  oxidative  peat decomposition  on  a  burnt  tropical  peatland.
Global Change Biology 20, 555–565. https://doi.org/10.1111/gcb.12296
Huijnen, V., Wooster, M.J., Kaiser, J.W., Gaveau, D.L.A., Flemming,  J.,  Parrington,  M.,  Inness,  A., Murdiyarso, D., Main, B., van Weele, M., 2016. Fire carbon emissions over maritime southeast Asia in 2015 largest since 1997. Scientific Reports 6,
26886.
Jackson,  R.D.,  Idso,  S.B.,  Reginato,  R.J.,  Pinter  Jr.,  P.J.,
1981. Canopy temperature as a crop water stress indicator.  Water  Resources  Research  17,  1133– 1138. https://doi.org/10.1029/WR017i004p01133 Jauhiainen,  J.,  Kerojoki,  O.,  Silvennoinen,  H.,  Limin,  S., Vasander, H., 2014. Heterotrophic respiration in drained  tropical  peat  is  greatly  affected  by temperature—a  passive  ecosystem  cooling experiment.  Environmental  Research  Letters  9, 105013. https://doi.org/10.1088/1748- 9326/9/10/105013
Karamina, H., Fikrinda, W., Murti, A., 2017. Kompleksitas pengaruh  temperature  dan  kelembaban  tanah terhadap nilai pH tanah di perkebunan jambu biji varietas kristal (Psidium guajava l.) Bumiaji, Kota Baru. Jurnal Kultivasi 16, 430–434.
Kelly,  L.T.,  Bennett,  A.F.,  Clarke,  M.F.,  McCarthy,  M.A., 2015.  Optimal  fire  histories  for  biodiversity conservation. Conservation Biology 29, 473–481. https://doi.org/10.1111/cobi.12384
Knorr, W., Jiang, L., Arneth, A., 2016. Climate, CO2 and human  population  impacts  on  global  wildfire emissions. Biogeosciences 13, 267–282. https://doi.org/10.5194/bg-13-267-2016
Liang, L.,  ZHAO, S., QIN, Z., HE, K., CHEN, C., LUO, Y.,
ZHOU,  X.,  2014.  Drought  Change  Trend  Using MODIS  TVDI  and  Its  Relationship  with  Climate Factors in  China from 2001 to 2010. Journal of Integrative Agriculture 13, 1501–1508. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(14)60813-3 Mu, Q., Zhao, M., Kimball, J.S., McDowell, N.G., Running,
S.W., 2012. A Remotely Sensed Global Terrestrial Drought Severity Index. Bull. Amer. Meteor. Soc. 94,  83–98.  https://doi.org/10.1175/BAMS-D-11- 00213.1
Nursyamsi,  D.,  Noor,  M.,  Maftu’ah,  E.,  2016.  Peatland Management  for  Sustainable  Agriculture,  in: Osaki,  M.,  Tsuji,  N.  (Eds.),  Tropical  Peatland Ecosystems. Springer Japan, Tokyo, pp. 493–511. https://doi.org/10.1007/978-4-431-55681-7_34
Nuruddin, A.A., Leng, H.M., Basaruddin, F., 2006. Peat moisture and water level relationship in a tropical
peat swamp forest. Journal of Applied Sciences 6, 2517–2519.
Osaki, M., Tsuji, N., 2016. Tropical Peatland Ecosystem. Springer-Vwerlag, Berlin, Germany.
Reddy, A.D., Hawbaker, T.J., Wurster, F., Zhu, Z., Ward, S.,  Newcomb,  D.,  Murray,  R.,  2015.  Quantifying soil carbon loss and uncertainty from a peatland wildfire  using  multi-temporal  LiDAR.  Remote Sensing  of  Environment  170,  306–316. https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.09.017 Reid, C.E., Brauer, M., Johnston, F.H., Jerrett, M., Balmes,
J.R.,  Elliott,  C.T.,  2016.  Critical  Review  of  Health Impacts of Wildfire Smoke Exposure. Environmental  Health  Perspectives  124,  1334– 1343. https://doi.org/10.1289/ehp.1409277 Sandholt, I., Rasmussen, K., Andersen, J., 2002. A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment  of  surface  moisture  status.  Remote Sensing  of  Environment  79,  213–224. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00274-7 Silveira, J.M., Louzada, J., Barlow, J., Andrade, R., Mestre,
L.,  Solar,  R.,  Lacau,  S.,  Cochrane,  M.A.,  2016.  A Multi-Taxa  Assessment  of  Biodiversity  Change After Single and Recurrent Wildfires in a Brazilian Amazon  Forest.  Biotropica  48,  170–180. https://doi.org/10.1111/btp.12267
Sun, Y.-J., Wang, J.-F., Zhang, R.-H., Gillies, R.R., Xue, Y.,
Bo,  Y.-C.,  2005.  Air  temperature  retrieval  from remote sensing data based on thermodynamics. Theoretical and Applied Climatology 80, 37–48. https://doi.org/10.1007/s00704-004-0079-y
Taufik,  M.,  Torfs,  P.J.J.F.,  Uijlenhoet,  R.,  Jones,  P.D., Murdiyarso,  D.,  Van  Lanen,  H.A.J.,  2017. Amplification  of  wildfire  area  burnt  by hydrological  drought  in  the  humid  tropics. Nature Climate Change 7, 428.
Thorburn,  C.C.,  Kull,  C.A.,  2015.  Peatlands  and plantations  in  Sumatra,  Indonesia:  Complex realities  for  resource  governance,  rural development  and  climate  change  mitigation.
Asia Pacific Viewpoint 56, 153–168. https://doi.org/10.1111/apv.12045
Turetsky, M.R., Benscoter, B., Page, S., Rein, G., van der Werf, G.R., Watts, A., 2014. Global vulnerability of peatlands  to  fire  and  carbon  loss.  Nature Geoscience 8, 11.
USGS, 2016. Landsat 8 (L8) Data User Handbook version 2.0.
wiweka,  2014.  Pola  suhu  permukaan  dan  udara menggunakan citra satelit landsat multitemporal. Ecolab 8, 1–52.
Yustiawati, Kihara, Y., Sazawa, K., Kuramitz, H., Kurasaki, M.,  Saito,  T.,  Hosokawa,  T.,  Syawal,  M.S.,
Wulandari, L., Hendri I, Tanaka, S., 2015. Effects of peat fires on the characteristics of humic acid extracted  from  peat  soil  in  Central  Kalimantan,
Indonesia. Environmental Science and Pollution Research 22, 2384–2395. https://doi.org/10.1007/s11356-014-2929-1 Zhang,  A.,  Jia,  G.,  2013.  Monitoring  meteorological drought in semiarid regions using multi-sensor
microwave  remote  sensing  data.  Remote Sensing of Environment 134, 12–23. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.02.023
Zheng,  H.,  Gao,  J.,  Teng,  Y.,  Feng,  C.,  Tian,  M.,  2015.
Temporal  Variations  in  Soil  Moisture  for  Three Typical  Vegetation  Types  in  Inner  Mongolia, Northern  China.  PLOS  ONE  10,  e0118964. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118964